Анализ данных

З давніх часів людство здійснювало облік багатьох явищ та предметів, супутніх його життєдіяльності, та зв’язаних з ним розрахунків. Люди отримували різносторонні, відмінні на різноманітних етапах суспільного розвитку результати, данні, які враховувались в процесі прийняття господарських рішень і навіть на державному рівні, для визначення русла економічної та соціальної політики і характеру внутрішньополітичної діяльності.

Вступ
Постановка задачі
1. Теоретична частина
1.1 Проста лінійна регресія
1.2 Рівняння простої лінійної регресії
1.3 Коефіцієнт кореляції
1.4 Перевірка регресійної моделі на адекватність за допомогою критерію Фішера
1.5 Перевірка значущості коефіцієнтів та за допомогою критерію Стьюдента
1.6 Побудова інтервалів довіри для та
1.7 Побудова інтервалу довіри для прогнозного значення
1.8 Багатофакторна регресійна модель
1.9 Математично-статистичний аналіз багатофакторної лінійної регресійної моделі на мультиколінеарність
1.10 Оцінка та знаходження невідомих параметрів багатофакторної лінійної регресійної моделі
1.11 Перевірка на адекватність багатофакторної лінійної регресійної моделі за допомогою критерію Фішера
1.12 Множинний коефіцієнт кореляції, його побудова
1.13 Варіаційно-коваріаційна матриця параметрів багатофакторної регресійної моделі
1.14 Перевірка значущості коефіцієнтів побудованої багатофакторної регресійної моделі
1.15 Побудова інтервалів довіри для знайдених параметрів
1.16 Побудова інтервалів довіри для деякого прогнозного значення і для його математичного сподівання
1.17 Мультиколінеарність
1.18 Тест Фаррара-Глобера
1.19 - статистика для визначення мультиколінеарності між факторами
1.20 Гетероскедастичність
1.21 Оцінка наявності гетероскедастичності за допомогою теста Гольдфельда-Квондта
2. Практична частина
2.1 Побудова рівняння простої лінійної регресії
2.2 Графічне зображення побудованого рівняння простої лінійної регресії та початкових даних
2.3 Знаходження коефіцієнта кореляції, висновок про його адекватність
2.4 Перевірка регресійної моделі на адекватність за допомогою критерію Фішера
2.5 Перевірка значущості коефіцієнтів та за допомогою критерію Стьюдента
2.6 Побудова інтервалів довіри для та
2.7 Знаходження довільного прогнозного значення та побудова для нього інтервалу довіри для =0,01, =0,05
2.8 Математично-статистичний аналіз багатофакторної лінійної регресійної моделі на мультиколінеарність
2.9 Оцінка та знаходження невідомих параметрів багатофакторної лінійної регресійної моделі
2.10 Перевірка на адекватність багатофакторної лінійної регресійної моделі за допомогою критерію Фішера
2.11 Побудова множинного коефіцієнта кореляції
2.12 Побудова варіаційно-коваріаційної матриці параметрів багатофакторної регресійної моделі
2.13 Перевірка значущості коефіцієнтів побудованої багатофакторної регресійної моделі
2.14 Побудова інтервалів довіри для знайдених параметрів
2.15 Побудова інтервалів довіри для деякого прогнозного значення і для його математичного сподівання
2.16 Перевірка присутності загальної мультиколінеарності за допомогою теста Фаррара-Глобера
2.17 Побудова - статистики та визначення мультиколінеарності між факторами
2.18 Оцінка наявності гетероскедастичності за допомогою теста Гольдфельда-Квондта
Висновки
Список використаної літератури